基于流动性风险的多因素定价模型及其实证研究

本文通过构造基于流动性风险的多因素定价模型,研究了流动性风险对证券均衡价格的影响.研究表明,在假定流动性是证券收益补偿变量的前提下,证券的期望收益除了与证券的协方差风险有关外,还与证券的流动性风险和市场证券组合的流动性风险有关;流动性对期望收益具有一定的预测性,由于证券流动性是持续性的,当前流动性较差的证券在未来的流动性也较差,因而其未来的流动性风险补偿应该较高,即预期收益较高.     

尾风险度量与定价能力分析

经典资本资产定价模型假设资产收益服从正态分布或者投资者效用函数是二次型，然而实际中资产收益的分布呈现尖峰厚尾特征，因而无法在均值-方差框架下分析风险与收益的关系。与资产收益正常变化相比，极端变化带来的尾风险会对市场风险和投资者的决策行为产生更为显著的影响，因此研究尾风险的度量方法和定价能力具有一定理论和实践意义。 依据极值理论，基于Fama-French的3因子模型无法解释的收益残差构建尾风险度量模型。选取中国股票市场沪深A股作为研究对象，以历史滑动窗估计尾风险，投资组合分析和横截面回归分析的结果都表明尾风险可以稳定地负向预测股票收益，在控制规模、交易量、非流动性、短期反转、中期动量、特质波动率、特质偏度等股票特征后，尾风险的负向预测能力依然显著。引入融资融券交易，发现融资融券标的股票的尾风险显著低于非融资融券标的股票的尾风险，而且可以消除尾风险的负向溢价，因而中国资本市场尚未完全开放融资融券交易机制可能是产生尾风险负向溢价的主要原因。 通过买多-卖空组合构建尾风险定价因子，发现尾风险因子比投资因子和盈利因子有更高的风险价格，而且并不是相对于Fama-French的5因子的冗余因子。与Fama-French的3因子模型和5因子模型相比，Fama-French的3因子或5因子基础上包含尾风险因子的定价模型对股票横截面收益有更好的解释能力，因而有更高的定价效率。 2008年全球金融危机爆发后，对尾风险定价能力的忽略使已有资产定价模型受到广泛批评。因此，探究尾风险的度量方法以及分析尾风险的定价能力，不仅有助于完善和拓展资产定价理论，而且有助于降低投资者对股票价格的认知偏差，提升市场资源配置效率和维护市场稳定性。     

投资者异质信念与上市公司盈余信息的甄别——基于A-H股分割市场的实证分析

本文采用2002-2006年A-H股市场季度盈余信息披露前后股票超额收益的面板数据分析,研究了投资者异质信念对股票定价的影响。研究认为:中国大陆会计准则执行的结果与国际会计准则执行的结果没有明显差异;A股、H股投资者能够正确识别各自交易所披露的盈余信息;A股市场存在明显的盈余公告前私人信息,并且这种信息对股票定价的作用一直持续到盈余公告后,国外投资者的信息获得劣势仍然比较明显;以机构投资者为主体的H股市场在信息处理能力上高于以个人投资者为主体的A股市场;投资者的异质信念显著影响股票定价;交易机制是导致分割市场间股票定价差异化的原因之一。     

生产还是消费——中国股市生产资本资产定价模型实证检验

生产资本资产定价模型从企业利润最大化角度出发,推出资产的均衡价格.相较于消费资本资产定价模型,生产资本资产定价模型能更好的满足信息完全和决策者理性的假设条件.本文从生产资本资产定价模型出发,利用现值模型将生产的系统性风险因子,即生产的贝塔因子分解为现金流贝塔和折现率贝塔,并采用社会总投资和股市数据进行实证检验.本文发现生产-现金流贝塔是中国股市的重要定价因子,可较好地解释股权溢价的截面差异.相比之下,消费资本资产定价模型对不同资产之间风险溢价的解释能力较弱.     

“特质波动率之谜”与估计模型有关吗？

以CAPM、Fama-French三因子和五因子模型为均值方程,分别采用无条件标准差,以及GARCH、EGARCH条件方差为基准计算出中国股票市场的特质波动率,研究了特质波动率与股票收益率之间的关系。研究发现,关于高特质波动风险对应低预期收益的定价异象来源于特质波动率估计模型的差异。具体地,当使用无条件标准差方式估计特质波动率时,存在定价异象,而使用GARCH、EGARCH等条件方差模型估计特质波动率时,则不存在定价异象。该结果在改变残差估计均值方程以及控制规模、流动性等其它变量后依然稳健。本文的研究有助于解释长期困扰在资产定价领域的“特质波动率之谜”。     

证券分析师预测“变脸”行为研究——基于分析师声誉的博弈模型与实证检验

在金融市场上,证券分析师的预测行为通常会发生偏差． 在股市高涨时,分析师随波逐流,常常发表过度乐观的预测; 而当泡沫消退时,分析师则会掉头转向,发布与之前形成强烈反差的盈余预期或股票推荐． 对于这种分析师基于市场状态而发布忽高忽低预测的“变脸行 为”,传统的理论观点无法做出完整清晰的解释． 本文试图将行为金融理论中日渐兴起的迎合理论纳入分析框架,运用声誉博弈分析的方式建立分析师迎合行为模型． 该理论模型表明: 为了提高自己的声誉以获得更多的利益,分析师会迎合投资者的先验信念而故意发布有偏的信息． 基于中国的实证研究则为上述理论预期提供了有力的证据,表明了该模型的合理性和有用性,有助于认识激励机制扭曲下分析师预测行为发生系统性偏差的现象．     

现金流分析模型算法及应用

本文以PERT模型采用的3种估计:乐观的、正常的、保守估计为基础,利用信息处理技术建立现金流模型,阐述如何利用现金流分析模型预测企业现金流,在降低财务成本的基础上,进行财务风险和财务预警控制。     

应计质量的风险定价研究——来自中国A股市场的证据

以2002年～2008年575家A股上市公司为样本,分别运用固定效应和时间序列OLS回归方法,从股价(年报后)和股票回报率两个角度考察A股上市公司应计盈余质量是否会影响投资者对股票的定价。通过将每股盈余分离成每股可控盈余、非可控盈余和经营现金流后发现,年报之后的股票价格与可控盈余之间呈高度正相关。研究结果表明,投资者不能有效识别上市公司财务报表的真实性,盈余管理在一定程度上影响了投资者对股票的客观定价。进一步,通过构建盈余质量的替代变量AQfactor,将其纳入CAPM模型和三因子模型中进行资产定价检验。结果显示,AQfactor虽然与股票回报率正相关,但并不具有统计意义上的显著性,即在中国A股市场上,没有证据表明应计盈余质量可以作为一个信息风险定价因子来解释股票回报;在相对较长而稳定的期间里,超常的报告盈余引起的应计盈余波动并不能给投资者带来稳定回报率。     

已实现跳跃波动与中国股市风险溢价研究——基于股票组合视角

基于我国股市5分钟高频数据为研究样本,采用非参数方法估计了Fama-French25个股票组合的已实现跳跃波动率的主要成分(规模、均值、标准差和到达率等),实证分析表明:(1)已实现跳跃波动的主要成分可通过线性和非线性(交叉项)形式预测大部分股票组合的超额收益率.(2)已实现跳跃波动率成分在一定程度上可以通过线性方式解释股票组合的横截面收益.(3)已实现跳跃波动率可能是Fama-French三因子模型中规模因子和账面市值比因子的背后驱动因素.     

关于会计盈余价值相关性的实证检验——基于中国股票市场的数据

股票价格与会计盈余之间的关系在财务学和会计学领域中受到了广泛的重视.本文通过以累积超额市场回报率为被解释变量,以会计盈余的水平变量和变化量为解释变量的模型对股票价格与会计盈余之间的关系进行检验.不论是使用混合数据进行回归还是使用各年的横截数据进行回归,我们都发现了它们之间存在相关性的证据.这一结果支持了相关的理论.     

我国投资者情绪对股票收益影响——基于面板数据的研究

基于基金的资金流量构造投资者情绪指标,应用面板数据模型对我国投资者情绪与股票收益之间的关系展开研究,结果表明情绪对股票收益具有显著影响,其中乐观情绪的影响高于悲观情绪,而极端情绪在我国市场中具有独特的预测能力。利用行为金融学理论建立合理的情绪指标,可以作为预测市场未来波动的可靠指针,为我国证券投资者及监管者提供决策参考依据。     

行业、地区和市场信息,谁主导中国证券市场价格的变化

本文以我国A股市场为对象,基于CAPM和APT理论,建立单变量和多变量回归分析模型,探讨市场、行业和地区信息对证券价格的影响及其程度大小.结果表明:在我国证券市场中,一方面个股价格变化同时存在显著的行业和地区联动效应,但行业效应更强,行业信息主导着证券价格的变化.在控制了市场和地区信息后,行业信息仍具有信息增量提供能力.另一方面,行业信息与地区信息有互补性,市场信息可被行业和地区信息替代.另外,市场竞争越激烈的行业,行业联动效应越强.当企业变更行业类型时,新旧行业对股票价格变化的影响存在显著的差异.究其原因,与行业内的公司基本面之间所存在的显著正相关性相关.     

异质信念、卖空限制与股票收益——基于中国证券市场的分析

本文通过构建换手率分离模型计算未预期交易量,并以此作为异质信念的度量指标,探讨其对股票收益的解释能力.依据异质信念程度高低分组发现,异质信念越大的股票组合当期收益越高、未来一期收益越低,这一差异对小规模公司股票最为明显;将异质信念引入CAPM和Fama-French三因子模型,得到异质信念对股票当期收益的影响显著为正、对未来一期收益的影响显著为负;在进一步考虑了流动性、动量效应等因素后,结论依然成立;但针对2010年后允许卖空的股票,异质信念对股票未来一期收益的影响不再显著.本文基于中国证券市场的制度环境,一方面验证了Miller理论的有效性,同时也发现引入卖空机制能在一定程度上减弱异质信念导致的资产定价偏差.     

中国股市收益率分布特征研究

应用修正Weibull分布对上海综合指数收益率和深圳成分指数收益率的分布状况进行研究。结果表明:经过简单的移位变换后,上证综指收益率和深成指收益率可完全用修正Weibull分布来刻画;大收益率服从次指数分布,小收益率服从超指数分布;两股指收益率的概率分布存在一些差异,上证综指的波动性大于深成指的波动性;沪深股市收益率的分布在1996年以后发生了较大的变化,其中沪市变化更大。     

基于误差校正的灰色神经网络股票收益率预测

在股票市场中,准确的股票收益率预测是市场交易各方共同关心的重要问题。由于影响股票市场的因素十分复杂,仅靠建立单一的股票收益率预测模型来提高预测精度是非常困难的。本文对当前股票收益率预测方法存在的不足进行了阐述,并提出了以误差校正来提高股票收益率预测精度的新思路。首先,利用训练样本构建灰色神经网络模型,然后对股票收益率进行初步预测;其次,引入EGRACH模型来挖掘和分析预测误差序列的内部信息,并对该序列后续点进行预测;最后,利用误差预测结果对股票收益率的初始预测值进行校正。文章以上证综合指数数据为例进行分析,结果显示,与校正前的预测精度相比,校正后的预测精度提高了9.3%,表明EGRACH的误差校正过程是有效的,也验证了该方法的可行性。     

中外股市收益率的非对称动态相关性研究

基于2002年1月1日至2012年7月31日美国道琼斯工业平均指数、香港恒生指数、上证综合指数的样本数据,构建AG-DCC-MVGARCH 模型,运用拟极大似然估计法和LR检验,实证研究中外股市收益率之间的相关性,探讨其是否具备动态特征和非对称性特征。研究结果表明,美国与香港股市收益率之间存在正向的动态条件相关关系,但在2007年以后这一相关性有所减弱;香港与中国内地股市收益率之间存在稳定的正向的动态条件相关关系,且在2005年之后这一相关性大大增强;美国与中国内地股市收益率之间的相关关系不显著。股市收益率的波动对美国、香港和中国内地股市收益率之间的动态相关性产生显著的非对称冲击效应,且负向冲击效应更大,美国股市收益率的波动对3个股市收益率之间的相关性影响最大,这意味着股市下跌时3个股市收益率之间的相关性增强,尤其是美国股市下跌会对其他股市产生较强的波动溢出和风险传染效应。     

投资者情绪指标与股票市场——基于扩展卡尔曼滤波方法的研究

基于扩展卡尔曼滤波(EKF)方法,首次构造出过滤市场噪声的投资者情绪指标,并在此基础上应用向量自回归模型分析我国投资者情绪指标与股票收益、股本规模等因素的经验关系,实证结果表明:(1)扩展卡尔曼滤波方法可以获得一个更加清晰反映投资者情绪的状态变量;(2)情绪的变化量比情绪指标本身具有更强的市场收益预测能力;(3)大规模公司股票的收益对投资者情绪的影响程度高于小规模公司股票,而投资者情绪对小规模公司股票的影响显著高于大规模公司的股票,并且情绪波动能够预测小规模股票的短期收益惯性和跨期收益反转的特征,证明情绪波动是影响资产定价的重要主观因素。     

基于投资者异质信念的均衡资产定价模型研究

在行为金融框架下,采用投资者在价格期望方面存在的意见分歧来表征投资者异质信念,构建投资者异质信念下的均衡资产定价模型,从理论上证明投资者异质信念是影响资产价格的重要因素,投资者信念差异程度与均衡价格同向变动,并以封闭式基金折价为例说明该模型对金融市场价格异象的解释力.为检验理论模型的结论,选取中国股票市场数据构建计量经济模型,对投资者异质信念程度及其波动性对资产价格的影响进行实证分析,实证结果支持理论模型的结论.实证结果还发现,投资者异质信念的条件波动性变量系数显著,对股市收益率有显著的影响,说明投资者异质信念的波动对股市价格指数有显著的溢出效应,信息的传递效率会影响投资者的意见分歧程度,因此有效的信息披露机制能够更好地减少异质信念带来的股价高估问题.